阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型，支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型，以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能，大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型，具备混合专家（MoE）和稠密（Dense）架构，适应多种应用场景，并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前，用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。

本文深入解析RAG中至关重要的文档切分技术，系统介绍5种主流策略（句子、定长、重叠、递归、语义切分），结合代码示例与实战调优技巧，涵盖PDF/Markdown/代码等多格式处理，并提供质量评估与避坑指南，助你打造高精度、高效率的私有知识库。

本文深入解析让AI“懂你”的关键技术——偏好对齐，对比PPO与DPO两种核心方法。PPO通过奖励模型间接优化，适合复杂场景；DPO则以对比学习直接训练，高效稳定，更适合大多数NLP任务。文章涵盖原理、实战步骤、评估方法及选型建议，并推荐从DPO入手、结合低代码平台快速验证。强调数据质量与迭代实践，助力开发者高效驯化大模型，实现个性化输出。

【AI大模型面试宝典】聚焦强化学习核心考点：从SARSA轨迹、在线/离线数据来源，到同策略与异策略差异，深入解析PPO、DPO、GRPO等主流算法原理与优化技巧，助你系统掌握RLHF、奖励模型设计及训练稳定性方案，轻松应对大模型面试高频难题，快速提升实战能力，offer拿到手软！

本文介绍如何通过StockTV API快速对接美股数据，支持纳斯达克、纽交所实时行情、IPO日历、K线图及公司基本面信息。仅需配置`countryId=5`，即可高效集成专业级金融数据，适用于量化交易与行情应用开发。

本文聚焦 GEO 真实获客案例与实操技巧，通过教培机构、工业设备商、小众茶叶品牌三个实测案例，展现 GEO 落地成效：教培机构靠升学数据咨询量暴增 210%，工业设备商盯准技术痛点让单笔订单翻 5 倍，茶叶品牌借产地溯源实现客单价从 200 元飙至 500 元。核心分享三步零门槛关键词法：列客户痛点、加场景限定、数据筛词，还拆解了不同平台关键词偏好。提醒效果需 1-3 个月积累，内容需真实且持续优化。新手可直接对照案例思路，结合自身行业调整，快速抢占搜索流量，精准获客。

本文介绍了如何使用Java调用SMTP协议发送邮件，涵盖SMTP基本概念、JavaMail API配置、代码实现及注意事项，适合Java开发者快速掌握邮件发送功能集成。

本攻略详解淘宝店铺商品API接口，涵盖接口概述、核心分类与功能、调用准备、请求示例及应用场景，助开发者高效获取商品信息，适用于电商开发与数据管理。

基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成

12月10日，Streaming Lakehouse Meetup Online EP.2重磅回归，聚焦StarRocks与Apache Paimon深度集成，探讨Lakehouse Native数据引擎的构建。活动涵盖架构统一、多源联邦分析、性能优化及可观测性提升，助力企业打造高效实时湖仓一体平台。

企业常忽视“信任资产负债表”——系统长期记录其言行一致性的隐性账本。它影响获客、转化与推荐权重，由行为一致性、可验证承诺、修复能力与稳定输出构成资产端，而承诺透支、反复变动、风险逃逸等则积累负债。信任失衡导致增长乏力，修复需从克制口径、建立修复机制、保持可预测行为起步。信任是未来竞争的核心资产。

手把手教你完成 Hive 的安装、配置和可视化连接，适合初学者快速搭建自己的大数据分析平台。内容涵盖从环境准备、Metastore配置，到 DataGrip 连接的全流程，并附带实用的排错指南，助你轻松迈出 Hive 入门第一步。

小红书笔记详情API可获取指定笔记的标题、正文、互动数据及多媒体资源，支持字段筛选与评论加载。通过note_id和access_token发起GET/POST请求，配合签名验证，广泛用于内容分析与营销优化。

数据可视化工具大比拼：从Tableau到Power BI，谁才是你的最佳拍档？

### 从零开始：如何训练自己的AI模型 训练AI模型如同培养新生儿，需耐心与技巧。首先明确目标（如图像识别、自然语言处理），选择框架（TensorFlow、PyTorch）。接着收集并预处理数据，确保多样性和准确性。然后设计模型结构，如卷积神经网络（CNN），并通过代码实现训练。训练后评估模型性能，调优以避免过拟合。最后部署模型至实际应用。通过猫狗分类器案例，掌握关键步骤和常见问题。训练AI模型是不断迭代优化的过程，实践才能真正掌握精髓。

朝阳永续通过采用阿里云向量检索服务 Milvus 版，构建了金融级智能投研引擎“AI 小二”，实现了对海量公告、研报和财报数据的高效语义检索。在智能问答、管理层表述分析等场景中，查询响应速度提升超 10 倍，系统稳定性显著增强，运维成本降低 80%，全面提升了投研效率与用户体验。

简介：本文探讨Java大数据技术在智能家居能源消耗分析与节能策略中的应用。通过数据采集、存储与智能分析，构建能耗模型，挖掘用电模式，制定设备调度策略，实现节能目标。结合实际案例，展示Java大数据在智能家居节能中的关键作用。

别光知道存数据库了，数据建模才是王道！（入门指南+实战代码）

HTTP 2xx状态码表示请求成功，涵盖200（成功）、201（已创建）、202（已接受）、204（无内容）和206（部分内容）五类。开发者需准确识别以优化调试与用户体验。

本文用通俗语言详解向量数据库原理与实践：它通过“语义向量化”实现按意思而非关键词检索，是RAG系统中连接大模型与私有数据的核心“外挂大脑”。附Faiss+Sentence-Transformers实战Demo，10分钟搭建可运行的语义检索系统。（239字）

本文深入解析大模型对齐人类偏好的核心技术——近端策略优化（PPO）。从原理到实践，详解PPO如何通过Actor、Reference、Reward与Critic四模型协作，结合强化学习实现更自然、安全、有用的对话。涵盖训练流程、常见问题、评估方法及进阶技巧，并以LLaMA-Factory为例演示操作，助力开发者快速上手，打造更“懂你”的AI助手。

阿里云2026年服务器价格出炉！轻量服务器低至38元/年，ECS新购续费同价，2核2G仅99元/年起。本文详解轻量服务器与ECS区别、配置费用、升级规则及省钱技巧，助你选对方案，轻松上云，一年省下上千元。

本文深入剖析 Elasticsearch 中模糊查询的三大陷阱及性能优化方案。通过5000 万级数据量下做了高压测试，用真实数据复刻事故现场，助力开发者规避“查询雪崩”，为您的业务保驾护航。

小红书笔记评论API可获取指定笔记的评论详情，包括内容、点赞数、评论者信息等，支持分页与身份认证，返回JSON格式数据，适用于舆情监控、用户行为分析等场景。

阿里云DIDE是一站式智能大数据开发与治理平台，致力于解决传统大数据开发中的效率低、协同难等问题。通过全面整合资源、高度抽象化设计及流程自动化，DIDE显著提升数据处理效率，降低使用门槛，适用于多行业、多场景的数据开发需求，助力企业实现数字化转型与智能化升级。

本文以黄金、白银等高波动贵金属行情为例，剖析金融系统在API接入层面的五大典型工程问题：数据延迟放大、单点依赖风险、多源维护成本高、异常处理分散、缺乏统一接入层。强调统一、可控、可演进的API设计对系统稳定性与长期演进的关键价值。

本文对比Llama 3、Qwen2.5、Mistral三款开源大模型在中文场景下的微调表现，从算力门槛、数据效率、任务适配性等维度分析，结合实战案例与主观评估，为开发者提供选型建议，助力高效构建定制化AI模型。

本文详解Vue微前端架构，针对大型项目面临的代码冗余、协作困难等问题，拆解从子应用改造、主应用搭建到部署优化的全流程。基于qiankun框架，实现团队独立开发、技术栈灵活、增量升级与独立部署，提升系统可维护性与扩展性，为中大型前端项目提供落地实践方案。

JetBrains Rider 2025.1 是全能型跨平台全栈 IDE，深度集成 AI 编码助手，支持 .NET 9、Unity 2025、Blazor 等最新技术，覆盖 C#、Python、Go 等 20+ 语言，赋能游戏、云原生与微服务开发，实现 AI 辅助生成、调试、测试与文档一体化。

京东商品详情API提供标准化接口，支持通过HTTPS获取商品标题、价格、库存、销量等120+字段，数据实时更新至分钟级。包含jd.item.get和jd.union.open.goods.detail.query等接口，支持批量查询200个SKU，适用于价格监控、竞品分析等电商场景。

区块链在物流管理中的应用：让货物管理变得更智能

阿里云PAI-全模态模型Qwen2.5-Omni-7B推理浅试

本文从工程与生产视角，对比Opus 4.5、GPT-5.2、Gemini 3 Pro三款大模型在输出一致性、可控性、长上下文、接口确定性等维度的表现，强调企业级AI选型应重稳定性与系统友好度，而非单纯比拼能力。

深度AI学术融合百度学术与Google Scholar优势，聚合2.8亿文献，支持中英文语义检索、AI自动摘要、引用追踪及趋势分析；创新提供批量翻译、自定义维度解析与学术报告生成，打造智能科研助手。（239字）

淘天价格力团队依托Hologres Dynamic Table，实现亿级商品数据的高效治理。通过增量刷新与全量刷新机制，支持秒级圈选、分钟级报表更新，满足大促场景下高时效、多维度分析需求，显著提升数据灵活性与决策效率。

本文深入解析大模型微调中的显存占用问题，揭示8GB显存为何能跑7B模型的真相。从显存四大组成部分入手，结合量化、LoRA、AdamW8bit等优化策略，手把手教你精准计算与压缩显存，让低配显卡也能高效微调大模型，助力AI实践入门。

阿里云OpenSearch LLM版推出DeepSearch技术，实现从RAG 1.0到RAG 2.0的升级。基于多智能体协同架构，支持复杂推理、多源检索与深度搜索，显著提升问答准确率，助力企业智能化升级。